Математика — основа работы в Data Science, позволяющая лучше понимать данные, строить модели и принимать обоснованные решения. Наша подборка {this.count} лучших курсов по математике для Data Science создана для тех, кто хочет развить математические навыки, применимые к анализу данных и машинному обучению. Курсы охватывают такие темы, как линейная алгебра, статистика, вероятностные методы и матричные вычисления. Эти знания помогут вам уверенно анализировать данные и разрабатывать модели для анализа.
Вы разберётесь в базовых разделах математики, изучите методы статистики и теории вероятностей, разберётесь в основах машинного обучения и сможете начать карьеру в Data Science – таких специалистов ищут IT-компании по всему миру.
Плюсы
Преподаватели – практикующие специалисты с многолетним опытом.
После тщательных поисков, я выбрала Skillbox и их курс по Data Science. Это было верным решением, так как они предложили отличное соотношение цены и качества обучения Мои преподаватели были высококвалифицированными специалистами, а я платила в разы меньше, чем за аналогичные курсы. Вообще обстановка у них очень мотивирующая) Попробуйте и вы, может коллегами станем)
Брал курс "математика и статистика для data science". Хотелось освежить азы своих знаний в линейной алгебре, теории вероятностей и т.д. Скажу сразу: я использовал далеко не все предлагавшиеся возможности (например, почти не взаимодействовал с чатом и с ментором), однако и тех тестов и уроков, которыми воспользовался, вполне хватило. Я не только повторил когда-то забытое, но даже узнал кое-что новое, под новым углом взглянул на некоторые практические вопросы математики. В качестве бонуса мне подарили продвинутый курс по sql тоже весьма полезные занятия :-) но его я прошл лишь процентов на 60 70... сложные запросы в sql я выполнять поленился. В целом программа превзошла мои скромные ожидания, я вполне доволен!
Прошел первую ступень Data Science. Наверное, прошел как многие и многие, не за 1 год, а за 2. Работал главбухом, решил поменять что-то в жизни. Вот меняю... Что понравилось в курсе: много информации, довольно несложно проходить теоретические блоки, менторы неплохо отвечают на учебных блоках. А дальше пошли минусы: увы, курс на полном самообучении, куратор никак не участвует в твоем обучении: учишься - хорошо, нет - ну и ладно. Вообще нет персонального подхода! Дипломный проект со свободной темой и без выделенного руководителя вообще поставил меня в ступор. И ответы куратора по нему в общем пространстве в течение 1-2 суток прямо расстроили. В итоге проект делал не 2-3 недели а 2 месяца, и все равно его оценили, на мой взгляд ниже моих ожиданий, частично потому, что не было обратной связи от персонального руководителя! Как понял так и делал. Очень не хватает нарешенности. Теории очень много, она сыплется без устали. А на практике 1-2 задачки. Конечно, по окончании курса, я многое уже не помню и знаю только в теории. Вы научитесь хорошо гуглить, потому что искать пройденный материал в курсе крайне не удобно. Платформа кое-как шевелится при доступе через сайт. Много математики (кто завлекся рекламой, что можно и без знаний математики пройти курс - бегите сразу, это неправда). Работать и учиться... Не знаю, у меня не получилось. Будучи жаворонком, я не могу вообще учиться по вечерам, оставались выходные. Ну и понятно, что надолго не хватает так учиться. Вот когда на больничном, или в отпуске, или из дома работаешь - убегаешь сильно вперед. В общем, кто хотел персонального подхода - не ваш выбор, его тут нет. Только самообучение, только хардкор. Если никак не связана работа с IT - будет очень тяжело, и в 70-80% случаев вы бросите курс. Мотивировать вас никто не будет, только сами. Математики много (даже порой кажется излишне). В целом я не очень доволен курсом. Присмотрелся бы к другим школам с персональным ментором, думаю, эффективность обучения была бы выше.
Курс Специалист по Data Science. Коротко - разочарование, абсолютное не соответствие обещаниям, поверхностные знания, слишком сжатые сроки обучения.
Во первых - не стоит вестись на рекламу и обещания менеджеров. Никаким специалистом вы не успеете стать. С самыми базовыми знаниями Python и смутными представлениями о Machine Learning вы никому не будете нужны, даже на позиции Junior. Скажем честно - за год заочной формы обучения освоить с нуля до специалиста, хоть как то востребованного на рынке - невозможно. Из этого года вы потратите месяц на повторение курса математики за 5-й класс ( что такое дробь, числитель и знаменатель - я не шучу) и еще один месяц - на абсолютно не нужный курс по командной работе, на котором вы НЕ будете работать в команде, а узнаете такие важные темы, как: чем стартап отличается от фриланса. Я не говорю, что эти темы не важны. Вопрос в соотношении наполнения курса и его стоимости, где каждый месяц обучения стоит, в среднем, 20-30 тысяч рублей.
В результате вы пробежитесь галопом, без достаточной практики по основным разделам, толком не усвоив ни одного. А некоторых таких важных тем - как статистический анализ, объктно-ориентированное программирование (классы Python) - не будете знать вообще. В рамках машинного обучения - вас встретят 5-минутные ролики на каждый метод, и минимум текста, что не даст никакого особого понимания сути профессии. Далее вам будет предложен один тип задач, в основном, на синтетических (уже заранее подготовленных и вылизанных) данных. Чуть влево и ли вправо - вы окажитесь абсолютно беспомощны - ведь жизнь нам готовит абсолютно разный спектр задач - сложности с подготовкой данных, возможные проблемы и баги, границы применимости методов, влияние параметров настройки. Работодатель не будет ждать недели-месяцы пока вы будете доучиваться на месте, прежде чем приступить непосредственно к заданию. Вы думаете что IT вас ждет с распростертыми объятиями? Как бы не так. Многие западные фирмы ушли с рынка, конкуренция не шуточная, на рынке много талантливых и умных людей. Можно убедится лично, задав соответствующий поиск, например, на hh. Об этом меня лично предупреждала подруга TeamLead - сказав, что была вынуждена отказать в трудоустройстве с подобных курсов (например - Нетология), так как знания слишком поверхностны и неполны. Мне хотелось верить, что тут будет все по-другому, так как пиарилось, что курс разработан с методическим отделом МФТИ. Оказалось нет, и даже громкое имя МФТИ не гарантирует качества образовательных услуг.
Если вы гуманитарий - то рекомендую тщательно взвесить насколько вы готовы выложиться для смены профессии, освоить самостоятельно линейную алгебру, теорию вероятности, статистику и даже более сложные разделы математики.
Что по итогу: После курса еще придется потратить год-два для обучения на сторонних платформах. И в части теории, и в части практики. Тут увы, маркетинг определил содержание и сроки курса. Сделать из вас реального специалиста задачи не стоит. Начальный курс Python сделан хорошо, как и работа с библиотеками визуализации данных и Pandas. Стоит ли это 200 - 300 тысяч рублей? Каждый пусть ответит за себя, лично я подал заявление на разрыв договора
Прохожу курс по Data Science в Skillbox. Очень комфортный темп обучения, не перегружаешься и не устаешь. Единственное, что могу назвать минусом - встречаются задачи с неточными описаниями, приходится задавать вопросы куратору, чтобы получить дополнительную информацию. Если skillbox это исправит, будет 5+.
После тщательных поисков, я выбрала Skillbox и их курс по Data Science. Это было верным решением, так как они предложили отличное соотношение цены и качества обучения Мои преподаватели были высококвалифицированными специалистами, а я платила в разы меньше, чем за аналогичные курсы. Вообще обстановка у них очень мотивирующая) Попробуйте и вы, может коллегами станем)
Брал курс "математика и статистика для data science". Хотелось освежить азы своих знаний в линейной алгебре, теории вероятностей и т.д. Скажу сразу: я использовал далеко не все предлагавшиеся возможности (например, почти не взаимодействовал с чатом и с ментором), однако и тех тестов и уроков, которыми воспользовался, вполне хватило. Я не только повторил когда-то забытое, но даже узнал кое-что новое, под новым углом взглянул на некоторые практические вопросы математики. В качестве бонуса мне подарили продвинутый курс по sql тоже весьма полезные занятия :-) но его я прошл лишь процентов на 60 70... сложные запросы в sql я выполнять поленился. В целом программа превзошла мои скромные ожидания, я вполне доволен!
Прошел первую ступень Data Science. Наверное, прошел как многие и многие, не за 1 год, а за 2. Работал главбухом, решил поменять что-то в жизни. Вот меняю... Что понравилось в курсе: много информации, довольно несложно проходить теоретические блоки, менторы неплохо отвечают на учебных блоках. А дальше пошли минусы: увы, курс на полном самообучении, куратор никак не участвует в твоем обучении: учишься - хорошо, нет - ну и ладно. Вообще нет персонального подхода! Дипломный проект со свободной темой и без выделенного руководителя вообще поставил меня в ступор. И ответы куратора по нему в общем пространстве в течение 1-2 суток прямо расстроили. В итоге проект делал не 2-3 недели а 2 месяца, и все равно его оценили, на мой взгляд ниже моих ожиданий, частично потому, что не было обратной связи от персонального руководителя! Как понял так и делал. Очень не хватает нарешенности. Теории очень много, она сыплется без устали. А на практике 1-2 задачки. Конечно, по окончании курса, я многое уже не помню и знаю только в теории. Вы научитесь хорошо гуглить, потому что искать пройденный материал в курсе крайне не удобно. Платформа кое-как шевелится при доступе через сайт. Много математики (кто завлекся рекламой, что можно и без знаний математики пройти курс - бегите сразу, это неправда). Работать и учиться... Не знаю, у меня не получилось. Будучи жаворонком, я не могу вообще учиться по вечерам, оставались выходные. Ну и понятно, что надолго не хватает так учиться. Вот когда на больничном, или в отпуске, или из дома работаешь - убегаешь сильно вперед. В общем, кто хотел персонального подхода - не ваш выбор, его тут нет. Только самообучение, только хардкор. Если никак не связана работа с IT - будет очень тяжело, и в 70-80% случаев вы бросите курс. Мотивировать вас никто не будет, только сами. Математики много (даже порой кажется излишне). В целом я не очень доволен курсом. Присмотрелся бы к другим школам с персональным ментором, думаю, эффективность обучения была бы выше.
Курс Специалист по Data Science. Коротко - разочарование, абсолютное не соответствие обещаниям, поверхностные знания, слишком сжатые сроки обучения.
Во первых - не стоит вестись на рекламу и обещания менеджеров. Никаким специалистом вы не успеете стать. С самыми базовыми знаниями Python и смутными представлениями о Machine Learning вы никому не будете нужны, даже на позиции Junior. Скажем честно - за год заочной формы обучения освоить с нуля до специалиста, хоть как то востребованного на рынке - невозможно. Из этого года вы потратите месяц на повторение курса математики за 5-й класс ( что такое дробь, числитель и знаменатель - я не шучу) и еще один месяц - на абсолютно не нужный курс по командной работе, на котором вы НЕ будете работать в команде, а узнаете такие важные темы, как: чем стартап отличается от фриланса. Я не говорю, что эти темы не важны. Вопрос в соотношении наполнения курса и его стоимости, где каждый месяц обучения стоит, в среднем, 20-30 тысяч рублей.
В результате вы пробежитесь галопом, без достаточной практики по основным разделам, толком не усвоив ни одного. А некоторых таких важных тем - как статистический анализ, объктно-ориентированное программирование (классы Python) - не будете знать вообще. В рамках машинного обучения - вас встретят 5-минутные ролики на каждый метод, и минимум текста, что не даст никакого особого понимания сути профессии. Далее вам будет предложен один тип задач, в основном, на синтетических (уже заранее подготовленных и вылизанных) данных. Чуть влево и ли вправо - вы окажитесь абсолютно беспомощны - ведь жизнь нам готовит абсолютно разный спектр задач - сложности с подготовкой данных, возможные проблемы и баги, границы применимости методов, влияние параметров настройки. Работодатель не будет ждать недели-месяцы пока вы будете доучиваться на месте, прежде чем приступить непосредственно к заданию. Вы думаете что IT вас ждет с распростертыми объятиями? Как бы не так. Многие западные фирмы ушли с рынка, конкуренция не шуточная, на рынке много талантливых и умных людей. Можно убедится лично, задав соответствующий поиск, например, на hh. Об этом меня лично предупреждала подруга TeamLead - сказав, что была вынуждена отказать в трудоустройстве с подобных курсов (например - Нетология), так как знания слишком поверхностны и неполны. Мне хотелось верить, что тут будет все по-другому, так как пиарилось, что курс разработан с методическим отделом МФТИ. Оказалось нет, и даже громкое имя МФТИ не гарантирует качества образовательных услуг.
Если вы гуманитарий - то рекомендую тщательно взвесить насколько вы готовы выложиться для смены профессии, освоить самостоятельно линейную алгебру, теорию вероятности, статистику и даже более сложные разделы математики.
Что по итогу: После курса еще придется потратить год-два для обучения на сторонних платформах. И в части теории, и в части практики. Тут увы, маркетинг определил содержание и сроки курса. Сделать из вас реального специалиста задачи не стоит. Начальный курс Python сделан хорошо, как и работа с библиотеками визуализации данных и Pandas. Стоит ли это 200 - 300 тысяч рублей? Каждый пусть ответит за себя, лично я подал заявление на разрыв договора
Прохожу курс по Data Science в Skillbox. Очень комфортный темп обучения, не перегружаешься и не устаешь. Единственное, что могу назвать минусом - встречаются задачи с неточными описаниями, приходится задавать вопросы куратору, чтобы получить дополнительную информацию. Если skillbox это исправит, будет 5+.
После тщательных поисков, я выбрала Skillbox и их курс по Data Science. Это было верным решением, так как они предложили отличное соотношение цены и качества обучения Мои преподаватели были высококвалифицированными специалистами, а я платила в разы меньше, чем за аналогичные курсы. Вообще обстановка у них очень мотивирующая) Попробуйте и вы, может коллегами станем)
